fbpx

איך מתכוננים לשאלות בראיון עבודה של דאטה אנליסט

איך מתכוננים לשאלות אנליטיות בראיון עבודה? מספר טיפים שיעזרו לכם לצלוח את השאלה הבאה בצורה טובה יותר

בעיות עסקיות הן סוג של "תחום אפור", שלא כמו SQL או Python אין בדברים האלו תשובה חד משמעית. במהלך פרק זמן קצר – רוצים לראות איך אתם חושבים, מבקשים שתנתחו את הבעיה, תשאלו שאלות מתאימות, תעלו השערות, ותספקו תשובות נכונות. קצת מלחיץ 🙂
אבל יש דרך להתמודד עם בעיות כאלו, ובפוסט הבא אני רוצה לשתף דוגמה, מספר טיפים, ואת מהות הגישה המובנית שאנו מלמדים בתוכנית הכשרת ה Data Analyst שלנו.

ניקח את השאלה הבאה כדוגמה: "כמות המשתמשים הפעילים היומיים (DAU, Daily Active Users) ירדה ב-15%, מה לדעתך הסיבה המרכזית לבעיה זו?"

1) אין תשובה נכונה

נתחיל בבסיס שלא תמיד ברור לכולם. בשאלות הללו אין תשובה נכונה, וגם לא מצפים מכם לספק אחת כזו. צריך להבין שהשאלות מסוג זה נועדו לבחון את כישורי פתרון הבעיות שלכם ובעיקר – לראות איך אתם חושבים.

2) להבין את ההקשר

היכולת שלכם לענות תשובות טובות, מושפעת באופן משמעותי מהזמן שהקדשתם ללמידת הביזנס של החברה בה אתם מתראיינים. הבנה טובה של המוצרים, השירותים והמטרות של החברה תעזור לכם להתאים את התגובות ולשאול שאלות מבוססות הקשר.

3) לתקשר את החשיבה שלכם

במהלך כל התהליך שאוטוטו אפרט, האופן בו אתם מתקשרים חשוב לא פחות מהתוכן של התגובה שלכם. נהלו שיחה פתוחה עם המראיין, הקפידו לשאול את השאלות שלכם ולהעביר את המסקנות בצורה מפוקסת, תמציתית ומאורגנת.

4) לא לשלוף תשובות מהמותן

קחו לראיון דף ועט, ולפני שתענו על השאלה נסחו לעצמכם דקה-2 את מבנה הפתרון (כבר מגיעים לזה). ודאו שאתם עונים רק אחרי שאתם מבינים היטב את מרכיבי השאלה, ואל תלחצו מזה שאתם אולי קצת מייבשים את מי שבוחן אתכם, לרוב מראיינים יעריכו את זה.

5) מיסגור התשובה

נחזור לשאלה שלנו על ה DAU ונמסגר אותה ל-4 חלקים: שאלות הבהרה, הנחות יסוד, אנליזה, ופריטי פעולה.

שאלות הבהרה – ודאו שאתם והמראיין מדברים ב"אותה שפה", ואתם מבינים היטב את ה-KPI. ה-DAU הוא אינדיקטור קל להבנה, לפעמים יהיו מורכבים יותר. לדוגמה, במקרה שלנו אפשר לשאול: כיצד מוגדרים ונמדדים DAU? מהו ה Timeframe בו התרחשה הירידה (לאורך שעה \ חודש) וכד'.

הנחות יסוד – ודאו שאין הנחות יסוד שאיתן כל הניתוח יכול להיות לא רלוונטי וציינו אותן. לדוגמה, אם הירידה נובעת משינוי באופן חישוב המדד, כל האנליזה שהשלב הבא יפרט יכולה להיות לא רלוונטית.

אנליזה – דסקסו את הסיבות האפשריות שעלולות לגרום לבעיה זו. לדוגמה, סיבות פנימיות (שינויים בחוויית המשתמש או בממשק המשתמש שהפכו את המוצר לפחות מושך או נוח לשימוש), סיבות חיצוניות (תחרות מוגברת מצד מוצרים או שירותים דומים), סיבות מבוססות זמן (במהלך החגים משתמשים נוטים להשתמש בשירות בצורה שונה) ועוד.

פריטי פעולה – בהתבסס על הניתוח והמשוב שתקבלו, ציינו אילו נתונים תצטרכו כדי לאמת את האנליזה, איך ייראה ה-SQL הפוטנציאלי, באיזה סוג הדמיות תשתמשו וכד'.

6) תרגול תרגול תרגול

תרגול הוא המפתח. איך מתרגלים? חפשו בגוגל KPIs נפוצים לתעשייה בה אתם עומדים להתראיין, לימדו אותם, וחישבו ואיך הייתם מנתחים את התוצרים שלהם בהתאם לתהליך שציינתי

המדריך לדאטה-אנליסט

בואו לבקר במאגר המידע הגדול ביותר בעברית אשר מאגד בתוכו סשנים רבים אשר הועברו על-ידי מומחים מהתעשייה, ומכיל פוסטים המפרטים נושאים שונים.